OA选型不能忽视的重点!


    由于用户自身经验不足,在OA实施的选型阶段,容易受价格和产品表面功能的影响,而容易忽略了OA系统其他一些重要的特点,譬如OA的灵活性,而这些特点却是OA的生命力所在。那么OA系统灵活性为何重要,为何不能忽视?大家看看下面几点自然就会明白。
1、不同企业管理需求千差万别
    我们知道,企业管理需求受到行业、地域、发展阶段、管理者个性等诸多因素的影响,呈现出差异化的特性,传统产品化的OA系统,采用固定的模式实施,使用效果十分有限。在这种需求导向下,中小企业OA系统必须具备灵活性,能够针对不同用户的管理需求提供个性化的解决方案。
2、同一企业管理需求的成长特性
    由于中小企业一般处于快速发展的一个状态,企业管理需求也随之呈现不断发展的趋势,如果只是简单以眼前的管理需求为导向去选择OA办公系统,很有可能造成OA系统使用时间过短、使用效果受限等后果,无法满足企业不同发展阶段的管理需求。
      这就要求OA系统必须具备灵活性,能够随需而变可持续发展,满足企业这种成长需求。
3、用户需求把握的不准确性
    另外,在实际实施案例中,我们发现不少中小企业用户第一次实施OA项目,由于缺乏相关经验,常常在需求的把握上产生一些偏差,等到实际上线以后往往会产生一些新的要求,修改、增删在所难免。
    由此可见,灵活性强的个性化OA系统,能够真正做到应需而变,始终以用户需求为导向,最大限度的满足不同行业、不同发展阶段、不同企业用户信息化管理的需要,其实用性是传OA产品无法比拟的。

    更多中小企业OA系统选型的问题欢迎咨询承元OA客服。

文章首发于承元OA:http://www.chysoft.net/files/article_676.htm

转载于:https://my.oschina.net/u/871216/blog/90525

根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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